yarn内存配置指南

yarn中需要很多内存配置，本文只给一些推荐和建议，实际还根据具体业务逻辑来定

首先，需要明确，yarn中，整个集群的资源需要内存、硬盘、CPU（CPU核数）三者来决定，必须要实现三者的均衡，在实际生产环境中，硬盘都是足够大的，所以很少考虑硬盘，这里暂时也把硬盘作为一个要素作为参考项。

在计算节点可用内存的时候，需要考虑操作系统系统的内存需求、NM的内存需求以及该节点其他系统的内存需求（比如Hbase，下面均以Hbase为例)，

因此yarn可用内存=系统总内存-为操作系统保留内存-为Hbase保留内存

操作系统和Hbase内存参考值如下

节点总内存	操作系统预留的内存	Hbase预留的内存
4 GB	1 GB	1 GB
8 GB	2 GB	1 GB
16 GB	2 GB	2 GB
24 GB	4 GB	4 GB
48 GB	6 GB	8 GB
64 GB	8 GB	8 GB
72 GB	8 GB	8 GB
96 GB	12 GB	16 GB
128 GB	24 GB	24 GB
256 GB	32 GB	32 GB
512 GB	64 GB	64 GB

那么，每个节点最大的Containers数可以通过如下公式计算

Containers=min(2*CPU,1.8DISKS,(yarn可用内存）/每个container最小内存)

每个container最小内存又依赖于yarn可用内存，最小内存的和可用内存关系如下：

每个节点可用内存	Container最小内存推荐值
Less than 4 GB	256 MB
Between 4 GB and 8 GB	512 MB
Between 8 GB and 24 GB	1024 MB
Above 24 GB	2048 MB

根据上面这些参考值和计算公式，可以计算出节点的Container个数，那么每个Container可使用的内存可以通过如下公式求得

每个Container内存=max(container最小内存,yarn可用内存/container个数)

通过上面的计算，YARN和MR的内存推荐配置如下：

配置文件	配置项名称	配置项值
yarn-site.xml	yarn.nodemanager.resource.memory-mb	= Containers个数* 每个Container内存
yarn-site.xml	yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	= 每个Container内存
yarn-site.xml	yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	= Containers个数* 每个Container内存
mapred-site.xml	mapreduce.map.memory.mb	= 每个Container内存
mapred-site.xml	mapreduce.reduce.memory.mb	= 2 * 每个Container内存
mapred-site.xml	mapreduce.map.java.opts	= 0.8 * 每个Container内存
mapred-site.xml	mapreduce.reduce.java.opts	= 0.8 * 2 * 每个Container内存
yarn-site.xml (check)	yarn.app.mapreduce.am.resource.mb	= 2 * 每个Container内存
yarn-site.xml (check)	yarn.app.mapreduce.am.command-opts	= 0.8 * 2 * 每个Container内存

同时HDP为了简化计算，还发行了一个python脚本yarn-util.py，该脚本有四个参数

参数	描述
-c CORES	每个节点CPU核数
-m MEMORY	每个节点内存总数（单位G）
-d DISKS	每个节点的硬盘个数
-k HBASE	如果安装了Hbase则为True，否则为False

例如16核CPU、64G内存、4块硬盘，未安装Hbase的情况下，其计算推荐配置如下

Using cores=16 memory=64GB disks=4 hbase=False
 Profile: cores=16 memory=57344MB reserved=8GB usableMem=56GB disks=4
 Num Container=8
 Container Ram=7168MB
 Used Ram=56GB
 Unused Ram=8GB
 yarn.scheduler.minimum-allocation-mb=7168
 yarn.scheduler.maximum-allocation-mb=57344
 yarn.nodemanager.resource.memory-mb=57344
 mapreduce.map.memory.mb=7168
 mapreduce.map.java.opts=-Xmx5734m
 mapreduce.reduce.memory.mb=7168
 mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx5734m
 yarn.app.mapreduce.am.resource.mb=7168
 yarn.app.mapreduce.am.command-opts=-Xmx5734m
 mapreduce.task.io.sort.mb=2867

该脚本下载地址yarn-util.py